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The same line of research also produced Polaris , which played against human professionals in and , and became the first computer poker program to win a meaningful poker competition.

In January , an article in Science [1] by Michael Bowling, Neil Burch, Michael Johanson, and Oskari Tammelin claimed that their poker bot Cepheus had "essentially weakly solved" the game of heads-up limit Texas hold 'em.

Sandholm and A. Gilpin from Carnegie Mellon University have started poker AI research in beginning with unbeatable agent for 3-card game called Rhode-Island Hold 'em.

Next step was GS1 which outperformed the best commercially available poker bots. Since poker agents from this group have participated in annual computer competitions.

His bot, Claudico , faced off against four human opponents in In the program's latest software, Libratus , faced off against four professional poker players.

The group applies different AI techniques to a number of games including participation in the commercial projects Small Worlds and Civilization video game.

Neo Poker Lab is an established science team focused on the research of poker artificial intelligence. For several years it has developed and applied state-of-the-art algorithms and procedures like regret minimization and gradient search equilibrium approximation, decision trees, recursive search methods as well as expert algorithms to solve a variety of problems related to the game of poker.

One of the earliest no-limit poker bot competitions was organized in by International Conference on Cognitive Modelling. The winner was Ace Gruber, from University of Toronto.

The ACM has hosted competitions where the competitors submit an actual piece of software able to play poker on their specific platform.

The event hosts operate everything and conduct the contest and report the results. It was billed as the World Series of Poker Robots. The tournament was bots only with no entry fee.

The bot developers were computer scientists from six nationalities who traveled at their own expense. The host platform was Poker Academy.

The event also featured a demonstration headsup event with Phil Laak. The host platform was written by the University of Alberta.

The humans paid no entry fee. The unique tournament featured four duplicate style sessions of hands each.

The humans won by a narrow margin. In the summer of , the University of Alberta and the poker coaching website Stoxpoker ran a second tournament during the World Series of Poker in Las Vegas.

The tournament had six duplicate sessions of hands each, and the human players were Heads-Up Limit specialists.

Polaris won the tournament with 3 wins, 2 losses and a draw. The results of the tournament, including the hand histories from the matches, are available on the competition website.

From April—May , Carnegie Mellon University Sandholm's latest bot, Claudico , faced off against four human opponents, in a series of no-limit Texas Hold'em matches.

However, some have determined this claim to be disingenuous. This means that the human players are somewhere between a 10 to 1 and 20 to 1 favorite.

The way the tournament was structured was in two sets of two players each. In each of the two sets, the players got the opposite cards.

However, even with the human players winning more than the computer—not all of the players were positive in their head to head match ups.

Since , the Annual Computer Poker Competition has run a series of competitions for poker programs.

Within each event, two winners are named: the agent that wins the most matches Bankroll Instant Run-off , and the agent that wins the most money Total Bankroll.

These winners are often not the same agent, as Bankroll Instant Run-off rewards robust players, and Total Bankroll rewards players that are good at exploiting the other agents' mistakes.

The competition is motivated by scientific research, and there is an emphasis on ensuring that all of the results are statistically significant by running millions of hands of poker.

The competition had the same formats with more than 70 million hands played to eliminate luck factor. Some researchers developed web application where people could play and assess quality of the AI.

From Wikipedia, the free encyclopedia. After training their algorithm, the computer's regrets were so close to zero that the game couldn't be beaten in a human lifetime, the researchers report online today in Science.

In this way the computer calculated a vast table of strategies for each possible action in a game.

For every hand, the computer can look up whether it should fold or bet. Given the same hand, the program will not always take the same action, but instead will bet a certain fraction of the time and fold a certain fraction of the time.

The program can even bluff—given a weak hand, the program will usually fold, but occasionally bet. Bluffing, it turns out, has a mathematical basis and can be optimized just as other actions can.

Technically, the not-quite-zero value of the regret function the researchers achieved means that the game hasn't been exactly solved and that an even better program could be found.

In poker, "you can never get the exact, perfect solution, but you can get so close that nobody could ever tell the difference.

Such programs, he says, can only improve the game and not, as some might worry, take the joy out of it.

In fact, the program may already be providing insights into the game. The program plays a larger range of hands than professional players do, making bets with weak hands that professional players tend to fold.

It has also confirmed the conventional wisdom that the dealer in each round holds an advantage. But although the new strategy can never lose, it may not maximize winnings in all situations.

When playing a weak player, the strategy will be too conservative to rake in the biggest possible winnings. Although the study of poker may seem like just fun and games, advances in game theory can have real-world applications in areas such as airport security, coast guard patrols, and health care, in which people must make decisions using the limited information available to them.

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